spss做线性趋势分析显著性水平检验

很简单,用前进、后退或逐步法都行,一般用逐步法然后看整个模型是否有统计学意义,就是有回归和残差那项若有意义（P小于0.05）则继续看每个参数的P值若P值大于0.05,剔除～最后得方程模型当然还需要注意

控制不同的变量,结果自然是不同的,没什么奇怪我经常帮别人做这类的数据统计分析的再问：那我所检验的俩数据到底是真相关还是假相关。。

你第一图的数据样本是40第二图是25第三个图是21结果肯定不一样显著性水平,又称检验水准是人为确定的一般为0.05再问：表格下面的那行小字写的0.01不用管吗？再答：看相关系数，第一个图是0.439，

方差分析,不一定适合你的数据,要看你的数据确定方法,看我的用户名,加我,很乐意帮你解决问题

就是因子2比3显著,3比1显著,1比4显著.好好看看书吧,就是可以通过Duncan检验来标字母abcd,表征各因素之间的差异显著性

用SPSS的独立样本T检验,可以两两比较或者使用SPSS中的方差分析,也可以判断这三组是否存在着显著性差异

用福利的原始分数作为自变量进行分析是完全可以的.这个自变量的数据类型属于等距变量,即没有绝对零点但是有相等单位的数据.这种数据类型符合回归分析的数据要求.同时,如果觉得原始分数的代表性不是很强,也可以

你可以尝试着先绘制下散点图看看会不会用其他曲线拟合的效果会更好,很多时候数据用线性和一些非线性拟合后都会有显著效果,但是不一定是最佳的,所以需要判断自变量和因变量之间关系是否符合线性.如果仍然是符合线

Analyze—DescriptiveStatistics-Crosstabs分别放入两个变量,然后在Statistics过程中勾上Chi-squrae,完成后会出现卡方独立性检验结果,其中有Line

从你的回归分析系数的假设检验看出所以系数在0.05的检验水准下都没有统计学意义所以回归方程拟合的效果不好

哪个自变量比较重要吗?看标化系数再问：是标准系数？那回归方程的话最后是用非标准化系数的B还是标准系数呢？谢谢~~~~(>_

本人不是学这个专业的,对你的问题不是特别清楚,能否麻烦你再叙述清楚些?你说的三个重复时什么意思呢?你的自变量是什么呢?因变量又是什么呢?它们各自有几个水平呢?

这个不叫对数线性模型,真正的对数线性是用来分析分类变量影响因素的,你说的这种模型是对非线性回归分析模型进行对数变换以得到线性的模型,它的模型形式与对数有关,你要看清楚你说的“别人的论文”是何种情况,因

你是想调整数据呢还是想调整什么呢?线性回归时候,相关系数只是表明了各个系数之间的相关程度.但是自变量对因变量不显著的话,只能说明自变量多因变量影响不大,可以考虑换其他的跟因变量关系更加大的变量.或者在

单组卡方分析,非参数里再问：是在非参数检验里面选择哪个？第一是卡方，第二是二项式，第三是游程，第四是1-样本K-S，第五是2个独立样本，第六是K个独立样本，第七是2个相关样本，第八是K个相关样本，选哪

"比如假设第一组的数据是838083第二组是896370"是说求这两个组的平均值是否差异显著么?首先,只比较两组数据的话,是用t检验.如果这两组是相关关系,用Paired-SamplesTtest；如

在LinearRegression对话框中,单击Method栏的下拉菜单,选择Stepwise；单击“Options”按钮,更改UseprobabilityofF栏中“Entry”的值为0.1,“Re

先看F检验的结果,你给出来了吗是不是显著的看了之后再谈论Duncan的问题吧我替别人做这类的数据分析很多的再问：下面的那个表的内容是不是在上面那个表上面也能看出来？区别就是下面的表更直观一点吗？再答：

按你所说的意思.是要比较这组数据的集中趋势和离散趋势吧.如果是资料符从正态分布,则可用均数和标准差表示：若是偏太分布,则要用到中位数、四分位间距,或者几何均数及众数等.而你所给的资料,样本量似乎有点小

数据处理么?再问：对哒再答：留个邮箱吧